Python OpenCV – 姿态估计

本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行姿态估计。姿态估计是计算机视觉中的一个重要问题，可以通过分析给定对象的图像来确定对象的位置，旋转和姿态。在本教程中，我们将使用OpenCV的solvePnP函数来估计相机姿态（旋转和平移矩阵），并将其应用于人脸姿态估计。

准备工作

我们需要安装OpenCV库。可以使用pip安装：

pip install opencv-python

我们还需要一些图像和3D模型，以便我们可以测试我们的代码。在本教程中，我们将使用一张带有人脸的照片和一个3D模型文件。

算法

姿态估计的基本思想是将对象上的2D点与其在3D模型中的对应点匹配。使用至少4个点，我们可以计算出相机的旋转和平移矩阵。这些矩阵可以用来估计对象的姿态。

在我们的例子中，我们将使用OpenCV的solvePnP函数来解决这个问题。该函数需要以下输入：

• 3D点：3D模型上的点
• 2D点：与3D点对应的图像上的点
• 相机内参矩阵：包含焦距和光轴偏移的矩阵
• 畸变系数：包含图像失真信息的向量

solvePnP函数返回相机姿态矩阵。我们可以使用它来估计对象的姿态。

代码实现

import cv2
import numpy as np

# Load image and 3D model
img = cv2.imread('face.jpg')
model = cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap(
            np.load('model_points.npy'),
            np.load('image_points.npy'),
            np.eye(3), np.array([4,4,4,4]),
            img.shape[:2][::-1], cv2.CV_16SC2)
model_points = np.load('model_points.npy')
image_points = np.load('image_points.npy')

# Camera internals
image_size = img.shape[:2][::-1]
center = (image_size[0]/2, image_size[1]/2)
focal_length = center[0] / np.tan(60/2 * np.pi / 180)
camera_matrix = np.array(
                     [[focal_length, 0, center[0]],
                     [0, focal_length, center[1]],
                     [0, 0, 1]], dtype = "double"
                     )
dist_coeffs = np.zeros((4,1))

# Estimating pose using solvePnP
(success, rotation_vector, translation_vector) = cv2.solvePnP(model_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs, flags=cv2.SOLVEPNP_ITERATIVE)

# Projecting axis points
axis = np.float32([[0,0,0], [0,1,0], [1,1,0], [1,0,0], [0,0,-1],[0,1,-1],[1,1,-1],[1,0,-1]])
imgpts, jac = cv2.projectPoints(axis, rotation_vector, translation_vector, camera_matrix, dist_coeffs)

# Draw lines
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[1].ravel()), (255,0,0), 5)
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[3].ravel()), (0,255,0), 5)
img = cv2.line(img, tuple(imgpts[0].ravel()), tuple(imgpts[4].ravel()), (0,0,255), 5)

# Display image
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解释

我们首先加载人脸图像和3D模型。我们还加载一些内在相机参数（焦距，光轴偏移），以便我们可以估计相机的旋转和平移矩阵。

然后，我们调用OpenCV的solvePnP函数来计算相机的旋转和平移矩阵。我们还使用旋转和平移向量来投影一些3D点，以便我们可以绘制相机坐标系在图像上。

最后，我们绘制相机坐标系并在窗口中显示图像。

结论

本教程介绍了如何使用Python和OpenCV进行姿态估计。我们使用solvePnP函数来估计相机的旋转和平移矩阵，并应用它们来估计对象的姿态。我们还在图像上绘制了相机坐标系，以便我们可以可视化结果。